赶上工业自动化的最新趋势-机器视觉

作者:Tigervs    发布时间:2019-07-13    浏览量:

机器视觉系统在各个领域都得到了越来越多的关注,特别是在工业自动化领域。他们使用图像捕获和处理技术进行视觉检测和监控,涉及许多工程学科,包括光学,计算机科学,工业自动化和机械工程。

以下是典型机器视觉系统的框架图:

机器视觉系统的框架图

根据定义,任何涉及输入,处理和输出的系统都有资格作为机器视觉系统。在此,输入是在受控条件下分析/跟踪的对象。处理主要涉及图像处理和基于视觉的算法,输出通常是基于此的捕获图像和决策参数的分析。

为什么这种趋势会持续下去?

随着各行业自动化的大量采用,拥有全自动检测和监控系统的重要性不断增加。此外,基于无人机的监控和机器人技术是机器视觉和机器学习一直在增加巨大价值的领域。

证实这一趋势持续时间的主要原因如下:

大规模生产设施的有效监测: 广泛的行业覆盖范围,从汽车到半导体再到重型机械最大限度地减少人力,优化基于机器的过程监控与生产并行的完美缺陷检测,具有反馈回路以控制过程 通过3D可视化效果增加价值: 监控中的三维可视化效果不仅解决了产品完整表面检测的目的,而且简化了流程,无需人为干预这可以通过多种方式实现,包括3D旋转相机,来自多个相机的图像拼接以及任何有意义的旋转平台

机器视觉在工业自动化中的应用

机器视觉在工业自动化中的应用

虽然机器视觉在各个行业都有很多应用,但下面列出了一些重要的应用:

适用范围 缺陷检测过程监控质量保证打包仓库监控和工厂车间管理 应用行业:下面列出了可以找到机器视觉系统应用的六大行业。事实上,77%的机器视觉解决方案预计将涵盖在这些行业中! 汽车:20%药品:15.8%工业机械:41.3% 食品和饮料:13.3%包装:10%半导体:10%重型机械:8%,其他快速赶上的行业是农业,交通安全等。

采用机器视觉的挑战

 

机器视觉虽然拥有众多业务,但仍有待充分发挥其潜力。目前面临的障碍是:

图像处理算法是机器视觉系统的主要驱动力,但仍有很多发展。需要部署机器视觉系统的每个设置彼此不同,并且必须以他们自己的特定方式定制解决方案。因此,没有概括和最小的可重用性,货币化将成为最大的挑战。

实施机器视觉系统需要相机设计和嵌入式设计解决方案,算法的研究和机械工程方面的技术技能,考虑到指数级增长潜力,同时了解上述挑战,拥有专业创新合作伙伴非常重要进一步冒险进入这个空间。在如虎科技,我们为各行各业的客户实施了机器视觉系统。

相关新闻推荐

关注官方微信

微信二维码
版权所有 深圳市如虎科技有限公司 Copyright © 2018-2019 Tigervs.Com All Rights Reserved 粤ICP备19029139号-1